Neurokonstruktion 3D biophysikalisch detaillierte neuronale Netzwerkmodellierung
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Neurokonstruktion Ranking & Zusammenfassung

Neurokonstruktion Stichworte

neurales Netzwerk Netzwerk Neuron rechnerische Neurowissenschaften

Neurokonstruktion Beschreibung

Neurokonstruct ist eine zuverlässige Anwendung, die erstellt wurde, um die Entwicklung komplexer Netzwerke biologisch realistischer Neuronen zu vereinfachen, d. H. Modelle, die dendritische Morphologien und realistische Zellmembranleitungen enthalten. Es ist in Java implementiert und generiert Skriptdateien für die Neuron- und Genesis-Simulatoren mit Unterstützung anderer Simulationsplattformen (einschließlich PSICs, Moose und Pynn) in fortgeschrittener Entwicklungsstadien. Es verwendet die neuesten Neuroml-Spezifikationen, einschließlich MorphML, ChannelML und NetworkML. Die Entwicklung dieser Software wurde mit der Finanzierung des Wellcome Trust, des medizinischen Forschungsrats und des EU-Synapsenprojekts ermöglicht. Haupteigenschaften: Neurokonstruct kann Morphologie-Dateien in Genesis, Neuron, Neurolucida, SWC- und MorphML-Format zum Einschließen in Einzelzellen- oder Netzwerkmodelle importieren, oder weitere abstrakte Zellen können auch manuell gebaut werden. Erstellung von Netzwerken der leitfähigen, basierenden Neuronen in 3D Komplexe Konnektivitätsmuster zwischen den Zellgruppen können für die Netzwerke festgelegt werden Simulationsskripts können für Simulatoren für Neuron-, Genesis-, Moose-, PSICS- und Pynn-basierte Simulatoren erstellt werden (Hinweis: Nicht jedes Projekt kann für jeden Simulator generiert werden) Biophysikalisch realistische Mechanismen (Synapsen / Kanalmechanismen) können aus nativen Skriptdateien (* .mod oder * .g) importiert oder aus Vorlagen mithilfe von ChannelML erstellt werden Automatische Generierung von Code zum Aufnehmen von Simulationsdaten und -visualisierung / Analyse von Daten in Neurokonstruct Aufgenommene Simulationsläufe können über die Simulation-Browser-Schnittstelle angezeigt und verwaltet werden. Eine Python-basierte Scripting-Schnittstelle kann zur Steuerung der Modellgeneration und -ausführung verwendet werden, sodass mehrere Simulationen für Zellen- und Netzwerkmodelloptimierung ausgeführt werden können.

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